有想法，先把它量化。
说出你的选股偏好、关注的股票，或贴出一个策略。AI 帮你明确假设、选择研究路径，再调用量化引擎检验。
投资研究AI 驱动的个人量化投资终端
你的点子，
万应帮你量化。
把你对市场的观察、选股偏好，或一个还没想清楚的策略告诉万应。
万应把它变成可检验的规则，做历史验证，再接到真实持仓跟踪。
自然语言就能开始量化引擎负责计算交易由你决定
01 / IDEA → EVIDENCE
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一个想法值得认真研究
一份证据让判断更进一步
你的点子，不只停在聊天里。
AI 理解意图→引擎检验证据→沉淀个人策略→跟踪真实持仓从一个点子，到一套方法
你说想法，
万应帮你一步步量化。
你负责提出问题和约束，AI 组织研究，
量化引擎把结果算清楚，留下可以检查的证据。
想法属于你方法也属于你
从你关心的问题开始AI 研究
“低估值加上盈利质量，能不能成为一个长期策略？”
先把这个想法，变成能计算、能验证的规则。
先把“低估值”和“盈利质量”分别定义清楚，再看单因子和组合后的历史表现，并检查不同年份与样本外结果。
01 · 说清想法定义选股条件把“便宜、业绩好”变成条件
02 · 变成方法构建因子与策略让条件成为可重复的规则
03 · 用数据检验查看结果与风险交付报告，不只给口头判断
换个问题
回测有收益，也要看证据历史验证
收益从哪来，风险又在哪？
看回撤、交易成本和不同年份的表现。需要时，再进行样本外验证、参数稳健性与收益归因。
策略示意对照示意
概念曲线 · 不含实际绩效数据研究口径区间 / 基准 / 数据版本
风险检查回撤 / 换手 / 交易成本
研究交付归档结果 / HTML 报告
策略做好，接着跟真实持仓持仓跟踪
策略规则持续计算，实际成交由你决定。
录入账户、绑定你已确认的策略，在运行时按既定规则计算目标持仓变化与依据。系统不基于 AI 判断生成具体证券的买卖推荐；是否交易、如何成交，都由你决定。
校准账户确认现金与真实持仓
→计算目标复现已绑定策略规则
→记录成交按真实执行信息回写
未确认的策略推定不会被包装成真实成交。万应不连接券商自动下单，跟踪任务需要应用或宿主运行。
以上为能力流程示意，非软件截图、真实研究结果或交易建议。点击左侧切换体验。探索完整能力
没有编程基础，也能使用吗？
可以从自然语言开始。万应的 AI 会选择任务流程、调用量化引擎，并解释结果。你仍需要理解研究假设、核验重要信息，而不必先写一段代码。
它会直接替我交易吗？
不会。万应提供历史研究、持仓跟踪与既定策略的规则计算，不提供具体证券的买卖推荐或个性化投资建议，也不自动向券商下单。真实成交需要你在交易端自主决定并完成，再在万应中反馈或校准。
我的研究成果保存在哪里？
因子、策略、报告与持仓记录保存在本机的万应资产目录。AI 对话会按你配置的模型服务联网处理，数据查询取决于你配置的数据来源；本地保存不等于完全离线。
回测表现好，就值得投入吗？
不能仅凭一次回测判断。结果受数据范围、成本、市场环境与参数选择影响。万应提供进一步验证的工具，但历史表现不能保证未来收益。